多元线性回归分析的基本问题及其计算机实现方法 VIP免费

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多元线性回归分析的基本问题及其计算机实现方法目录一、多元线性回归的数学模型及理论假设........................................1二、建立回归模型的基本步骤及示例............................................1(一)模型的选择与验证.................................................31.1数据结构...........................................................31.2选用程序及结果解释................................................3(1)预测变量离群值-箱图................................................3(2)残差正态和等方差判断-残差图........................................4(3)线性关系判断-散点图、相关系数......................................5(4)最优回归方程选择-逐步回归法........................................6(5)模型验证..........................................................9(二)诊断............................................................11(1)评估模型是否充分--附加变量图......................................11(2)识别因变量空间异常点—学生化删除残差..............................12(3)识别自变量空间异常点—帽子矩阵杠杆值..............................13(4)识别影响点—DFFITS,Cook’s距离,DFBETAS.........................14(5)多重共线性诊断—方差膨胀因子......................................15(三)修正措施........................................................16(1)参差的方差不等—加权最小二乘......................................16(2)多重共线性的修正方法—岭回归......................................18(3)影响点的修正方法---稳健回归.......................................202021年8月多元线性回归分析的基本问题及其计算机实现方法北京市卫生健康委信息中心路凤随着人们对各种事物认识的深入,多因素分析方法越来越被广泛引用。多因素分析也就是多元统计分析,多元统计分析是研究多个随机变量之间的相互依赖关系以及内在统计规律性的一门统计学科。常用的多元统计方法主要有主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、多元回归分析及路径分析等。在这一系列方法中,研究多个自变量与一个自变量间线性关系的多元线性回归是多元统计方法的基础。故本文拟从应用的角度对多元线性回归分析的基本问题及其SP...

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